Quotes und Orders
Monatliche Volumina je Kostenobjekt und Order-Vintage
Referenz / B2B Services / Revenue Forecasting
Wie eine Servicegruppe aus ihrer Key-Account-Pipeline einen Revenue-Forecast gebaut hat.
Für einen multinationalen Key Account ersetzt ein Vintage-Modell die bisherige Korrelationslogik. Run-off Curves übersetzen Orders, Call-offs und Backlog in einen monatlichen Revenue-Forecast von n+1 bis n+6.
Alle Referenzen
Unternehmensprofil
B2B-Servicegruppe
01
Pilot innerhalb einer DACH-Servicegruppe mit mehreren tausend Mitarbeitenden
02
Multinationale Key Accounts mit fragmentierter Kostenobjektstruktur über Regionen und Quellsysteme hinweg
03
Nicht wiederkehrende Leistungen aus Quotes, Orders, Call-offs und geliefertem Output
04
Kundeneigenes DWH-System als Zielumgebung
Welche Finance-Frage die Lösung beantworten sollte.
01
Den Anteil der Order-Pipeline bestimmen, der in den kommenden Monaten zu Revenue wird
02
Eine beobachtete Korrelation in ein prognosefähiges Modell überführen
03
Opening Backlog als fehlende Zustandsvariable explizit abbilden
04
Peaks und Run-Offs über Monate nachvollziehen und bei der Prognose berücksichtigen
Datengrundlage
Die Datenbasis hinter dem Modell.
Call-offs
Abrufgeschäft als eigene volatile Leistungsquelle
Gelieferter Output
Realisierte Leistung zur Schätzung der historischen Run-off Curves
Opening Backlog
Expliziter Anfangsbestand, damit Output neue Orders übersteigen kann
Architektur und Umsetzung
Von getrennten Daten zum produktiven Finance-Workflow.
Finton verbindet Quelldaten, Finance-Logik, Kontrollen und Auslieferung in einem wartbaren Betriebsmodell.
Validierung vor Modellbau
Die bestehende Analyse wird aus der Rohdatentabelle neu hergeleitet und auf Stichprobe, Lags und Kontrollen geprüft
Vintage Run-off Curves
Jeder Order-Monat wird als Kohorte mit bedingter Konversion von n+1 bis n+6 modelliert
Pooled Model
Relevante Datenpunkte werden über Kostenobjekte und Datenquellen hinweg zusammengeführt
Plausibility Gate
Zu kleine Vintages, nicht abstimmbare Backlogs und offene Buchungslogiken erzeugen eine Frage statt einer Zahl
Produktion in kundeneigenem BI & DWH-Umfeld
Das monatliche Modell läuft in der vorhandenen Datenplattform des Kunden
Operativer Output
Was Finance im laufenden Betrieb erhält.
Die Lösung liefert entscheidungsfähige Outputs in der bestehenden Systemlandschaft des Kunden.
Monatlicher Revenue-Forecast
Konversion je Order-Vintage von n+1 bis n+6
Backtest und Modellgüte
Vergleich mit dem Vorjahr als Go- oder No-go-Grundlage
Expliziter Backlog
Undelivered volume bleibt als Zustandsvariable im Modell
Rollout-fähige Methode
Weitere Key Accounts werden zu einer Datenfrage statt zu einem neuen Modellierungsprojekt
Dokumentierter Betrieb
Interne Owner können das Modell warten und erweitern
Business Impact
Messbare Wirkung im Finance-Workflow.
Akkurat
Die beobachtete Korrelation wurde durch bedingte Vintage Run-off Curves mit Backlog ersetzt
n+1 bis n+6
Jede Order-Vintage erhält einen monatlichen Konversionshorizont
1 zu viele
Die Methode ist für weitere Key Accounts und wiederkehrende Services ausgelegt
0 neue Tools
Die Lösung läuft in der bestehenden Datenplattform des Kunden
Ihr Finance-Workflow